Cammarata 回应归因图批评并提出多分辨率方案

针对 Neel Nanda 对神经元归因图（attribution graphs）的批评，Nick Cammarata 于 2026 年 10 月 17 日作出回应。他主张无需剪枝，理由是神经元天然聚簇，可用智能体式方法做多分辨率分析，按重要性和意外程度调整粒度，多数时候误差可接受，关键处几乎无误差。他认为「该关注什么」加上可变分辨率能大幅缓解扩展成本，但不确定是否有人测过前沿模型规模下的表现。他还提到弱激活意外地可用 ablation 处理，相关细节待后续公布。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。